如何根据 pandas 和 python 的多列和条件删除行？
how to delete rows based on multiple columns and condition with pandas and python?
数据：
考虑这个样本数据集
https://docs.google.com/spreadsheets/d/17Xjc81jkjS-64B4FGZ06SzYDRnc6J27m/edit#gid=1176233701
如何根据多列条件删除行行？
我正在根据我之前询问的线程过滤数据。
该线程中的解决方案以错误告终
我想根据上述线程中的编辑部分过滤数据？
您可以使用 & 运算符组合过滤器，如下所示：
# Dataframe with random values in range [0, 100] with shape [100,4]
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 4)), columns=list('ABCD'))
# Example filters
filter1 = df['A'] > 10
filter2 = df['B'] > 90
filter3 = df['C'] > df['D']
# Filter/remove rows
df[filter1 & filter2 & filter3]
OUTPUT:
A B C D
0 51 92 73 36
17 73 95 77 20
91 88 95 79 54
95 68 99 68 40
数据： 考虑这个样本数据集 https://docs.google.com/spreadsheets/d/17Xjc81jkjS-64B4FGZ06SzYDRnc6J27m/edit#gid=1176233701
如何根据多列条件删除行行？
我正在根据我之前询问的线程过滤数据。
我想根据上述线程中的编辑部分过滤数据？
您可以使用 & 运算符组合过滤器，如下所示：
# Dataframe with random values in range [0, 100] with shape [100,4]
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 4)), columns=list('ABCD'))
# Example filters
filter1 = df['A'] > 10
filter2 = df['B'] > 90
filter3 = df['C'] > df['D']
# Filter/remove rows
df[filter1 & filter2 & filter3]
OUTPUT:
A B C D
0 51 92 73 36
17 73 95 77 20
91 88 95 79 54
95 68 99 68 40